package com.at.bigdata.spark.core.rdd.operator.transform

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 *
 * @author cdhuangchao3
 * @date 2023/3/19 9:52 PM
 */
object Spark15_RDD_groupByKey {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 环境准备
    val sparkConf = new SparkConf()
      .setMaster("local[*]")
      .setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    // TODO 算子 - key - value类型
    val rdd1 = sc.makeRDD(List(
      ("a",1), ("a", 2), ("a", 3), ("b", 4)
    ))

    // groupByKey 相同的key的数据 分在1个组中，形成一个对偶元组
    //            元组中第一个元素就是key
    //            元组第二个元素就是相同key的value集合
    // scala中  聚合一般是两两聚合，spark基于Scala，因此也是如此
    // 【1，2，3】
    // 【3，3】
    // 【6】
    // 如果key只有1个，不会参与运算
    val groupRDD = rdd1.groupByKey()
    groupRDD.collect().foreach(println)

    val groupRDD1 = rdd1.groupBy(_._1)
//    val groupRDD1 = rdd1.groupBy((x,y) => x)
    groupRDD1.collect().foreach(println)
  }

}
